دوره مبانی یادگیری تقویتی تک عامله برای هوش مصنوعی چندعامله همراه با فلشکارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره مبانی یادگیری تقویتی تک عامله برای هوش مصنوعی چندعامله
موضوع کلی: یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
موضوع میانی: یادگیری تقویتی تک عامله
📋 سرفصلهای دوره
- 1. مقدمهای بر یادگیری تقویتی
- 2. عوامل و محیط در یادگیری تقویتی
- 3. مفهوم پاداش و تخفیف
- 4. مدلسازی مارکوف و فرآیندهای تصمیمگیری مارکوفی
- 5. حل معادلات بلمن برای مسائل ساده
- 6. روشهای تکراری سیاست
- 7. روشهای تکراری ارزش
- 8. تقریب توابع ارزش
- 9. تقریب سیاست
- 10. یادگیری تقویتی مبتنی بر اختلاف زمانی (TD)
- 11. Sarsa: الگوریتم یادگیری تقویتی برخط
- 12. Q-learning: الگوریتم یادگیری تقویتی خارج از خط
- 13. الگوریتمهای Deep Q-Network (DQN)
- 14. شبکههای عصبی کانولوشنال در یادگیری تقویتی
- 15. تجربه تکراری (Experience Replay)
- 16. هدفگذاری ثابت (Fixed Q-Targets)
- 17. اکتشاف و بهرهبرداری: استراتژیهای مختلف
- 18. ε-greedy exploration
- 19. اکتشاف مبتنی بر امیدواری (Optimistic Initialization)
- 20. استراتژیهای اکتشاف مبتنی بر توزیع
- 21. یادگیری تقویتی با سیاست گرادیانی
- 22. روشهای مونت کارلو برای سیاست گرادیانی
- 23. REINFORCE: الگوریتم سیاست گرادیانی
- 24. Actor-Critic Methods
- 25. A2C و A3C
- 26. یادگیری تقویتی چندعامله (MARL)
- 27. چالشهای یادگیری تقویتی چندعامله
- 28. مفاهیم همکاری و رقابت در MARL
- 29. یادگیری تقویتی مستقل (Independent Learners)
- 30. یادگیری تقویتی مشترک (Joint Action Learners)
- 31. الگوریتمهای هماهنگسازی سیاست
- 32. Communication Learning در MARL
- 33. یادگیری تقویتی سلسله مراتبی
- 34. یادگیری تقویتی با حافظه
- 35. Long Short-Term Memory (LSTM) در یادگیری تقویتی
- 36. Transformerها در یادگیری تقویتی
- 37. یادگیری تقویتی و شبیهسازی
- 38. یادگیری تقویتی در محیطهای واقعی
- 39. انتقال یادگیری در یادگیری تقویتی
- 40. یادگیری تقویتی تطبیقی (Adaptive Reinforcement Learning)
- 41. یادگیری تقویتی با دانش قبلی
- 42. Meta-Learning در یادگیری تقویتی
- 43. یادگیری تقویتی ایمن (Safe Reinforcement Learning)
- 44. روشهای محدود کردن پاداش
- 45. روشهای محدود کردن عمل
- 46. یادگیری تقویتی و اخلاق
- 47. تفسیرپذیری در یادگیری تقویتی
- 48. یادگیری تقویتی و حریم خصوصی
- 49. بررسی موردی: بازیهای Atari با یادگیری تقویتی
- 50. بررسی موردی: رباتیک با یادگیری تقویتی
- 51. بررسی موردی: مدیریت منابع با یادگیری تقویتی
- 52. کاربردهای یادگیری تقویتی در شبکههای ارتباطی
- 53. یادگیری تقویتی در سیستمهای توصیهگر
- 54. یادگیری تقویتی در مالی و تجارت
- 55. چالشها و آینده یادگیری تقویتی تک عامله
- 56. چالشها و آینده یادگیری تقویتی چندعامله
- 57. تحلیل عملکرد الگوریتمهای یادگیری تقویتی
- 58. انتخاب الگوریتم مناسب برای مسئله مورد نظر
- 59. تنظیم هایپرپارامترها در یادگیری تقویتی
- 60. بهینهسازی پاداش در یادگیری تقویتی
- 61. ارزیابی سیاستهای یادگیری تقویتی
- 62. روشهای ارزیابی سیاست
- 63. مقایسه روشهای مختلف یادگیری تقویتی
- 64. مسائل باز در یادگیری تقویتی
محتویات بسته آموزشی
🌐 سامانه آنلاین فلشکارت؛ مرور هدفمند و هوشمند
اکانت ارائهشده، دسترسی به نسخه تحت وب سامانه فلشکارت ویژه این دوره را فراهم میکند. این سامانه از الگوریتم زمانبندی مرور SM-2 استفاده میکند و بر اساس ارزیابی شما از میزان یادآوری هر کارت، زمان مرورهای بعدی را تنظیم میکند.
به این ترتیب، کارتهای دشوارتر میتوانند زودتر مرور شوند و برای تثبیت مطالب در حافظه، برنامه مرور متناسبتری داشته باشید.
مدتزمان معادل آموزشی بر اساس برآورد این دوره در گواهی درج میشود.
گواهی دوزبانه با استعلام آنلاین
پس از تکمیل فعالیتهای لازم و تأیید درخواست، گواهی پایان دوره به زبان فارسی و انگلیسی صادر میشود. گواهی دارای لینک اختصاصی و QR Code برای بررسی و استعلام آنلاین است.
این گواهی صرفاً بهعنوان گواهی اتمام دوره آموزشی صادر میشود و معادل مدرک دانشگاهی، آکادمیک یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نیست. صدور آن منوط به تکمیل شرایط دوره و تأیید نهایی درخواست است.
نظرات
هنوز نظری ثبت نشده است.
وارد شوید تا نظر ثبت کنید.